这里我学习的是Statistical Patte7rn Recognition Toolbox中的emgmm代码,代码中的主要知识点在之前的GMM文档中基本解释清楚,包括EM算法中的两个步骤。我自己先看原理,再去看代码,在给代码注释的过程中我又重新把整个理论体系梳理了一遍,还是很感谢这种方式,踏踏实实地做一件事情。

主函数 emgmm
子函数
pdfgauss 多元高斯分布概率密度估计
knnrule knnclass 模型参数初始化过程中使用的数据分类方法
mlcgmm 对于数据类别已知的GMM参数估计
melgmm EM算法中M步参数估计

function model=emgmm(X,options,init_model)
% EMGMM Expectation-Maximization Algorithm for Gaussian mixture model.
%
% Synopsis:
%  model = emgmm(X)
%  mo

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